Тэг
LLM
MEO: оптимизация под алгоритмы ИИ и поисковые движки нового поколения
Разбираем концепцию MEO (Multiple Engine Optimization): 8 архитектурных классов алгоритмов, разницу между параметрическими знаниями и RAG, а также практические способы связи брендовых сущностей в ИИ-выдаче.
Читать далее
Что такое эмбеддинги в ИИ: как нейросети переводят смысл в числа и векторные пространства
Подробный разбор векторных представлений (эмбеддингов) в нейросетях: 5-этапный пайплайн обработки, математика сравнения векторов, метрики качества и защита от сбоев.
Читать далее
Как я заставил ИИ-агентов работать на результат: опыт настройки начальника AI-офиса
Опыт настройки мультиагентной системы Claude Code: почему вежливые нейросети выдают брак и как жесткий промпт руководителя меняет систему приёмки результатов.
Читать далее
Контекстный инжиниринг ИИ-агентов: 4 механизма обвязки против переполнения контекста и потери цели
Разбор 4 архитектурных механизмов обвязки (harness) ИИ-агентов: бюджетирование, компактизация, todo-списки и межсессионная память для предотвращения потери цели на длинных задачах.
Читать далееОпыт вайбкодинга и сборка домашнего ИИ-сервера: почему генеративный код подходит не для всего
Разбираем реальный опыт вайбкодинга при создании скриптов и ботов, а также оцениваем характеристики домашнего ИИ-сервера на двух видеокартах Tesla P100 и 28-поточном Xeon.
Читать далее
Насыщение бенчмарков ИИ: почему привычные тесты перестают работать и как с этим бороться
Разбираем феномен насыщения бенчмарков ИИ: почему современные нейросети легко набирают высшие баллы в тестах, но сбоят в реальных задачах, и как построить объективную систему оценки.
Читать далее
Cognition выпустила Fusion для Devin Desktop и CLI: как две ИИ-модели делят одну задачу по программированию
Cognition выпустила Fusion для Devin Desktop и CLI. Разбор работы двух ИИ-моделей в одной связке, бенчмарки производительности, экономия бюджета до 46% и советы по настройке.
Читать далее
DeepSeek-V4.1-Flash в API Baseten: архитектура Causal Encoder-Decoder и контекстное окно на 1 млн токенов
Платформа Baseten добавила мультимодальную модель DeepSeek-V4.1-Flash с 552 млрд параметров и контекстным окном в 1 миллион токенов. Разбираем архитектурные изменения, результаты бенчмарков и новые тарифы.
Читать далее
Способны ли LLM сами программировать обвязку для ИИ-агентов: разбор исследования HarnessDev
Масштабный бенчмарк HarnessDev от ByteDance Seed показал, как нейросети создают и развивают программную среду для ИИ-агентов. Из 64 внесенных правок лишь 34 оказались полезными.
Читать далее
DLP для LLM: как обезличивать запросы и не ломать поиск по сотрудникам
Разбираем архитектуру обратимой деперсонализации (псевдонимизации) для LLM: как маскировать ПДн, сохранять контекст диалога и точный поиск по сотрудникам через Entity Resolution и безопасный DLP-шлюз.
Читать далее
